辦公室：上海大學寶山校區東區19号樓606

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個人簡介：

2004年本科畢業于上海大學，2007年碩士畢業于上海大學，2012年博士畢業于荷蘭代爾夫特理工大學。2012-2013年在荷蘭代爾夫特理工大學任兼職研究員，2013年進入上海大學生物醫學工程專業曆任講師、副教授、教授。蔣皆恢博士目前兼任上海市生物醫學工程學會理事、醫學信息工程專委會副主任委員、中華醫學會核醫學分會AI與大數據學組委員、中國阿爾茨海默病防治協會AI分會委員等學術兼職；擔任Medical Physics、Journal of Alzheimer Disease、中華核醫學與分子影像雜志等多本高水平期刊編委。蔣皆恢博士曾獲地方領軍人才、上海大學優秀青年教師等榮譽稱号；在生物醫學工程、醫學影像、神經科學等領域發表高水平論文100餘篇；授權專利與軟著20餘項；近5年在世界醫學物理及生物醫學工程年會等頂級會議上作為主旨講者做報告10餘次；研究成果曾入選中國生物醫學工程學會和上海市生物醫學工程學會優秀論文，獲中國醫療器械創新創業大賽二等獎等獎項。主持與參與國家科技部重大科研計劃、重點研發專項、國家自然科學基金以及省部級項目16項，主持企業橫向課題20餘項，累計科研經費超過1000萬元。

蔣皆恢團隊在PET/MRI腦影像分析與人工智能領域做出大量原創性工作。例如，在國際上率先提出“PET腦代謝連接組學”概念，并結合圖論與信息論技術提出“個體化PET腦代謝連接組學”計算模型；該模型目前已經被臨床廣泛接受，并被應用于認知障礙、抑郁、帕金森等疾病的診斷鑒别以及機制研究；創領性地提出針對腦PET影像的影像組學/深度學習影像組學計算流程，并挖掘出多個阿爾茨海默病新型影像标記物，相關計算流程已經被寫入臨床專家共識。

研究領域：

醫學影像分析 - PET/MRI腦影像分析與人工智能

醫學信号分析 - 腦電、眼動、語音、步态信号分析

醫學電子學 - 醫學機器人、新型POCT設備

在研承擔項目(3項代表性項目)：

Ø 基于腦灰-白質圖卷積模型的SCD影像标記物提取及臨床應用研究，國家自然學科基金面上項目，主持，2024.1-2027.12, 49萬

Ø 中國健康衰老與癡呆社區隊列研究，科技創新2030-“腦科學與類腦研究”重大項目，子課題負責人，2022.8-2027.12，133萬

Ø 基于影像基因組學的中德主觀認知下降人群比較研究及AD早期診斷體系構建，國家自然科學基金國際(地區)合作項目重點項目，子課題負責人，2021.1-2025.12，70萬

近3年代表性研究成果(10項)：

[1] Min Wang; Michael Schutte; Timo Grimmer; Aldana Lizarraga; Thomas Schultz; Dennis M. Hedderich, Jiehui Jiang*; et al. Reducing instability of inter-subject covariance of FDG uptake networks using structure-weighted sparse estimation approach. European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging. 2022. (通信作者，JCR Q1, TOP, IF=10.057)

[2] Jiehui Jiang*; Min Wang; Ian Alberts; Xiaoming Sun; Taoran Li; Axel Rominger, et al. Using radiomics-based modelling to predict individual progression from mild cognitive impairment to Alzheimer’s disease. European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging 2022. 49(7): 2163-2173. (通信作者，JCR Q1, TOP, IF=10.057)

[3] Lanlan Li; Xianfeng Yu; Can Sheng; Xueyan Jiang; Qi Zhang; Ying Han, Jiehui Jiang*. A review of brain imaging biomarker genomics in Alzheimer’s disease: implementation and perspectives. Translational Neurodegeneration 2022. 11(1): 42. (通信作者，JCR Q1, TOP, IF=9.883)

[4] Jiehui Jiang*; Can Sheng; Guanqun Chen; Chunhua Liu; Shichen Jin; Lanlan Li, et al. Glucose metabolism patterns: A potential index to characterize brain ageing and predict high conversion risk into cognitive impairment. GeroScience 2022. 44(4): 2319-2336. (通信作者，JCR Q1, TOP, IF=7.581)

[5] Xiaoming Sun; Jingjie Ge; Lanlan Li; Qi Zhang; Wei Lin; Yue Chen; Ping Wu; Likun Yang; Chuantao Zuo; Jiehui Jiang*. Use of deep learning-based radiomics to differentiate Parkinson’s disease patients from normal controls: a study based on [18F]FDG PET imaging. European Radiology 2022. (通信作者，JCR Q1, TOP, IF=7.034)

[6] Min Wang; Bixiao Cui; Yi Shan; Hongwei Yang; Zhuangzhi Yan; Lalith Kumar Shiyam Sundar; Ian Alberts; Axel Rominger; Thomas Wendler; Kuangyu Shi; Yan Ma; Jiehui Jiang*;Jie Lu. Non-Invasive Glucose Metabolism Quantification Method Based on Unilateral ICA Image Derived Input Function by Hybrid PET/MR in Ischemic Cerebrovascular Disease. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics 2022. 26(10): 5122-5129. (通信作者，JCR Q1, TOP, IF=7.021)

[7] Hua Lin; Jiehui Jiang; Zhuoyuan Li; Can Sheng; Wenying Du; Xiayu Li, et al. Identification of subjective cognitive decline due to Alzheimer’s disease using multimodal MRI combining with machine learning. Cerebral Cortex 2022. WOS:000787413000001. ISSN: 1047-3211.(共同一作，JCR Q2, TOP)

[8] Qiuyue Dong; Taoran Li; Xueyan Jiang; Xiaoni Wang; Ying Han; Jiehui Jiang*. Glucose metabolism in the right middle temporal gyrus could be a potential biomarker for subjective cognitive decline: a study of a Han population. ALZHEIMERS RESEARCH & THERAPY. 2021, 13(1): 74.(通信作者，JCR Q1, TOP, IF=8.223)

[9] Changchang Ding; Wenying Du; Qi Zhang; Luyao Wang; Ying Han; Jiehui Jiang*. Coupling relationship between glucose and oxygen metabolisms to differentiate preclinical Alzheimer's disease and normal individuals. Human Brain Mapping. 2021, 42(15): 5051-5062. (通信作者，JCR Q1, TOP, IF=5.339, 封面論文)

[10] Min Wang; Jiehui Jiang*; Zhuangzhi Yan; Ian Alberts; Jingjie Ge; Huiwei Zhang; Chuantao Zuo; Jintai Yu; Axel Rominger; Kuangyu S, Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative. Individual brain metabolic connectome indicator based on Kullback-Leibler Divergence Similarity Estimation predicts progression from mild cognitive impairment to Alzheimer's dementia. EUROPEAN JOURNAL OF NUCLEAR MEDICINE AND MOLECULAR IMAGING. 2020, 47(12):2753-2764. (通信作者，JCR Q1, TOP, IF=10.057)